基于支持向量回归的灰度图像三维形状重构

为实现未知光源的灰度图像高效重构形状,提出一种基于支持向量回归机和粒子群优化算法相结合的灰度图像重构三维表面形状的方法。通过研究和分析灰度重构形状(SFS)问题,基于支持向量回归机理论,构建了物体表面形状与其灰度图像间的非线性映射模型。对未知光照方向的实际图像进行光源方向估计,生成对应光照方向的训练样本以提高任意光照方向下的图像的形状恢复精度。为克服支持向量回归机中各参数选取无依据的不足,引入粒子群优化算法主动对各参数进行飞行寻优,使得回归模型为最优,以提高形状重构精度。最后,通过实例分析验证了所提方法的可行性及有效性。

基于明暗恢复形状的三维重建改进算法

为达到利用照片重建物体的三维模型的目的,提出了一种基于明暗恢复形状的三维重建改进算法,该算法基于球面谐波原理,解除了重建过程中光源方向的约束,能够在未知光照条件的情况下对输入的单张照片进行三维重建。同时使用C++语言搭建了基于对话框的MFC应用程序,最终的实验结果证明了该算法的有效性。